В России разработан «умный редактор» для программистов, который работает на основе искусственного интеллекта. Он помогает писать программы быстрее и берёт на себя часть рутинной работы.
Редакция отраслевого СМИ «Промышленность России» поговорила с основателем сервиса Kodik Юрием Головко – о возможностях сервиса, его влиянии на рабочий процесс и возможных рисках для специалистов, которые будут его использовать. А также о том, как он поможет в цифровизации промышленных процессов.
Юрий Головко разъяснил, как новый "умный редактор" повлияет на рабочий процесс и о возможных рисках для специалистов. Источник фото: пресс-служба «Архитех ИИ».
«Второй программист» на экране
– Вы называете Kodik «вторым программистом». Что это значит для обычного человека?
– Представьте, что у программиста всегда рядом сидит напарник, который быстро читает весь проект, помнит, как всё устроено, и может предложить, как лучше сделать новую функцию. Теперь этот напарник живёт прямо в программе‑редакторе: он сам предлагает варианты кода, создаёт новые файлы, помогает исправлять ошибки и дописывать документацию. Для компании это значит, что задачи делаются заметно быстрее, а программист меньше застревает на рутине.
– То есть компьютеры сами пишут программы?
– Не совсем. Скорее, это похоже на работу с очень умным помощником. Человек всё равно ставит задачу, принимает решения и несёт ответственность за результат. Искусственный интеллект помогает сделать черновик, подсказать, где ошибка, предложить несколько вариантов решения. Хороший программист от этого становится быстрее и сильнее, а не «лишним».
Как ИИ сокращает время разработки
– Реально ли сократить сроки разработки, а не просто красиво про это рассказывать?
– Да, и это уже видно по живым проектам. Типовые задачи, которые раньше занимали у команды недели, теперь можно сделать за несколько дней. Искусственный интеллект помогает не только писать сам код, но и настраивать окружение, писать тесты, обновлять инструкции. В итоге компания чаще выпускает обновления и быстрее проверяет новые идеи на практике.
– Это как-то связано с тем, как обучают сами программы с искусственным интеллектом?
– Да. Раньше под каждый проект нужно было долго «учить» систему, собирать большие объёмы данных и ждать месяцами. Сейчас многие модели уже заранее обучены на огромных массивах информации. Мы подстраиваем их под конкретный проект или компанию, и они довольно быстро начинают приносить пользу. Для бизнеса это означает гораздо меньший путь от идеи до работающего прототипа.
Чему учиться программистам в новой реальности
– Если умные помощники делают столько работы, чему теперь учиться молодым специалистам?
– Учиться надо не заучивать команды и синтаксис, а понимать, как устроены системы в целом и какие задачи решает бизнес. Важнее уметь мыслить, проектировать решения, задавать правильные вопросы и проверять, что предлагает искусственный интеллект. Появляется новый навык: не просто «писать код», а грамотно управлять умным помощником и отвечать за итоговый результат.
Учиться надо не заучивать команды и синтаксис, а понимать, как устроены системы в целом, считает Юрий Головко. Источник фото: сайт tusur.ru
– Не получится ли так, что новое поколение вообще перестанет понимать, что происходит «под капотом»?
– Такой риск есть, если относиться к ИИ, как к волшебной палочке. Но рынок уже показывает: ценятся те, кто умеет и пользоваться новыми инструментами, и при этом понимает основы. Это как с калькулятором: он ускоряет расчёты, но если вы не понимаете математику, то не заметите, когда результат бессмысленный.
Будущее рынка труда: кого заменят, а кого — усилят
– И всё-таки: искусственный интеллект забирает работу у программистов?
– Он забирает прежде всего однообразную и повторяющуюся работу. Там, где раньше нужно было несколько человек, чтобы вручную делать типовые задачи, теперь компания может обойтись меньшей командой и умными инструментами. Но при этом растёт спрос на людей, которые могут придумывать решения, понимать бизнес, отвечать за качество и безопасность систем.
– Что будет с новичками, которые только входят в профессию?
– Им будет сложнее просто прийти и «штамповать» однотипный код — это как раз то, что лучше всего умеет искусственный интеллект. Зато появится больше программ стажировок и обучения, где молодых специалистов сразу учат работать в паре с такими инструментами. Те, кто быстро освоит новые подходы, будут востребованы, а вот оставаться на уровне «оператора автодополнения» точно нельзя.
Как это касается промышленности и обычных людей
– Как всё это связано с обычными людьми и такими отраслями, как энергетика или промышленность?
– В сложных отраслях цена ошибки очень высока: это может быть безопасность людей, дорогие простои оборудования или серьёзный ущерб для окружающей среды. Там искусственный интеллект помогает не заменить инженера, а уменьшить количество ошибок, быстрее находить проблемы и проверять идеи до того, как их внедрят в реальности. В итоге выигрывает и компания, и потребитель: системы работают надёжнее, аварий меньше, решения принимаются быстрее.
– Если посмотреть вперёд на пять лет, как вы сформулируете цель Kodik простыми словами?
– Мы хотим, чтобы работа с искусственным интеллектом для программиста была такой же привычной, как работа с обычным редактором кода. Чтобы компании перестали воспринимать это как эксперимент и использовали каждый день — для ускорения разработки, снижения рисков и освобождения людей от рутинной работы ради более интересных задач.
